【如何將STP分析應用於學術研究與寫作：以機器學習為例】

今天在行銷課堂上學到的STP分析，讓我發現這個行銷理論不僅適用於商業領域，對學術研究和論文寫作也同樣適合。STP分析的核心概念——市場細分（Segmentation）、目標市場選擇（Targeting）以及市場定位（Positioning）——可以幫助我們更清晰地規劃研究的讀者群和論文的貢獻定位。接下來，我將以機器學習研究為例，分享如何將STP分析應用於學術領域。

▋Segmentation 市場細分

在STP分析中，**市場細分**是了解你研究的潛在讀者群。

以機器學習領域為例，研究的讀者群可以根據學科背景進行細分，例如：

- **電腦科學系** (Computer Science)：關注機器學習演算法的效率、規模化行為及實現問題。

- **統計與資料科學系** (Statistics and Data Science)：專注於資料處理和數據驅動的模型，強調數據分析方法。

- **作業研究學系** (Operational Research)：主要關注演算法的收斂性、穩定度和在優化問題中的應用。

這三類讀者群各自關心不同的議題，因此在撰寫研究論文時，必須根據這些需求進行細分，以提高文章的針對性。

▋Targeting 目標市場選擇

**目標市場選擇**則是決定你研究成果要發表在哪些平台，讓對應的讀者群能夠接觸到你的研究。

這一步相當於選擇合適的學術會議或期刊投稿。以機器學習為例，根據研究內容的不同，我們可以進行以下選擇：

- 如果你的研究重點是**演算法的規模化行為**，那麼你的目標讀者群應該是電腦科學系的研究者。因此，像是**NeurIPS**、**ICML**這樣以演算法為主的會議會是理想的投稿對象。

- 如果你的研究偏向於**資料導向的過程**，例如數據分析和模型建構，那麼你的研究適合統計與資料科學系的讀者。像是**JASA**、**Statistics and Computing**這類期刊會更適合。

- 若你的研究側重於**演算法的收斂性與穩定性**，作業研究學系的期刊如**Operations Research**或**Mathematical Programming**可能是更好的選擇。

這一步的核心在於，根據你的研究內容和目標受眾選擇最合適的發表平台，從而提高文章的影響力。

▋Positioning 市場定位

最後，**市場定位**是確定你的研究在所選讀者群中的位置與貢獻，這在學術寫作中尤為重要。

在撰寫文獻綜述（Literature Review）時，市場定位就是在你的研究領域中明確指出你研究的獨特貢獻。具體來說：

- 如果你的目標讀者是電腦科學系，那麼你需要強調你的演算法在**大規模數據處理中的優勢**。

- 如果你面向統計與資料科學系的讀者，則應突出你在**數據處理或分析方法上的創新點**。

- 而如果你的研究針對作業研究學系的讀者，則應強調**演算法的穩定性和收斂特性**，如何能解決優化問題中的挑戰。

透過明確的定位，你能更精確地Claim出你的研究貢獻，並讓讀者清楚你研究的重要性和價值。

總結來說，STP分析在學術研究中能幫助我們更有效地規劃研究寫作。

透過市場細分、目標市場選擇和市場定位，我們能夠更精準地面對不同讀者群，並將研究成果呈現得更有說服力。對於像機器學習這樣的跨學科領域，STP分析無疑是一個實用的工具，幫助我們在不同學術領域中找到最佳的研究發表策略。